Fluvoxamine for Outpatient COVID-19 to Prevent Hospitalization: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Importance Widely available and affordable options for the outpatient management of COVID-19 are needed, particularly therapies that prevent hospitalization. Objective Perform a meta-analysis of the available randomized clinical trial evidence for fluvoxamine in the outpatient management of COVID-19. Data Sources World Health Organization International Clinical Trials Registry Platform and ClinicalTrials.gov. Study Selection Completed outpatient trials with available results which compared fluvoxamine to placebo. Data Extraction and Synthesis We followed the PRISMA 2020 guidelines. We extracted study details in terms of inclusion criteria, trial demographics and the pre-specified outcome of all-cause hospitalization. Risk of bias was assessed by the Cochrane Risk of Bias 2 tool. We conducted a frequentist random effects meta-analysis, as well as two sensitivity analyses using a Bayesian random effects meta-analysis with different estimates of prior probability: a weakly neutral prior (50% chance of efficacy with 95% confidence interval for Risk Ratio [RR] between 0.5 and 2) and a moderately optimistic prior (85% chance of efficacy). We contextualized the results by estimating the probability of any effect (RR ≤1) and moderate effect (RR ≤0.9) on reducing hospitalization. Main Outcome(s) and Measure(s) All cause hospitalization. Results 2196 participants were included from 3 identified trials. The risk ratios for hospitalization were 0.75 (95%CI, 0.57-0.97) for the frequentist analysis, 0.78 (95%CI 0.58-1.08) for the Bayesian weakly neutral prior, and 0.73 (95%CI, 0.53-1.01) for the Bayesian moderately optimistic prior. Depending on the scenario, the probability of any effect on hospitalization ranged from 94.1% to 98.3% and a moderate effect from 81.6% to 91.1%. Conclusions and Relevance Under a variety of assumptions, fluvoxamine shows a high probability of preventing hospitalization in outpatients with COVID-19. While ongoing randomized trials are important to evaluate alternative doses, explore the effectiveness in vaccinated patients, and provide further refinement to these estimates, fluvoxamine could be recommended as a treatment option, particularly in resource-limited settings or persons without access to SARS-CoV-2 monoclonal antibody therapy or direct antivirals. Key Points Question Does early administration of fluvoxamine prevent hospitalization in symptomatic adult outpatients with confirmed COVID-19? Findings In this meta-analysis with Bayesian sensitivity analyses that accounted for varying prior probabilities, there was a high probability (94.1% to 98.3%) that fluvoxamine reduces hospitalization with frequentist risk ratio of 0.75 (95%CI 0.57-0.97). Meaning Fluvoxamine is a widely available and inexpensive option that prevents hospitalization in patients with early COVID-19 based on randomized controlled trial evidence to date.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».